张小明
前端开发工程师
昨天深夜调试车间产线检测系统时，遇到了一个诡异现象：白天跑得好好的RT-DETR模型，到了夜班突然开始漏检。
排查了半天才发现，是夜间照明变化导致的图像质量下降。这个经历让我意识到，模型在实验室的干净数据上表现优异，不代表能在真实工业环境中稳定工作。
今天我们就来聊聊模型鲁棒性测试那些事儿。
很多工程师拿到训练好的模型，直接部署上线，结果在实际场景中频频翻车。
现实世界的图像从来不是COCO数据集那样干净整洁——镜头污渍、光照不均、传感器噪声、传输压缩损失，每一个因素都可能让模型“失明”。
鲁棒性测试不是可选项，而是生产部署前的必经关卡。
我们先从最简单的测试环境搭建开始。这里我习惯用PyTorch配合OpenCV，避免引入太多依赖。
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